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邊緣計算(十四五高等學校新工科電腦類專業系列教材)

  • 作者：編者:袁培燕//趙曉焱|責編:閆釔汛//徐盼欣
  • 出版社：中國鐵道
  • ISBN：9787113317713
  • 出版日期：2025/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：167
人民幣：RMB 45 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是河南省「十四五」普通高等教育規劃教材。本書體系完備，注重實踐，重視學生動手能力的培養，演算法與系統並重。本書首先對邊緣計算的產生背景、概念、體系結構、應用領域進行了論述；其次，從邊緣伺服器部署、邊緣內容緩存、邊緣協同卸載三方面論述邊緣計算系統中資源分配問題；再次，圍繞邊緣智能應用，重點論述聯邦學習在邊緣計算中的應用；此外，以容量為性能指標，對大規模時變邊緣網路性能進行分析；最後，搭建了一個雲-邊-端協同的原型系統。
    本書適合作為普通高等學校電腦科學與技術、人工智慧、數據科學與大數據技術、物聯網工程、網路工程、通信工程等專業的教材，也可作為從事電腦體系結構相關工作的工程技術人員的參考書。
作者介紹
編者:袁培燕//趙曉焱|責編:閆釔汛//徐盼欣
目錄
第1章  邊緣計算概述
  1.1  邊緣計算簡介
    1.1.1  邊緣計算產生背景與意義
    1.1.2  邊緣計算定義與體系結構
    1.1.3  邊緣計算典型應用場景
  1.2  邊緣計算核心技術
    1.2.1  技術基礎
    1.2.2  邊緣協同
    1.2.3  邊緣伺服器部署
    1.2.4  邊緣內容緩存
    1.2.5  邊緣計算卸載
    1.2.6  邊緣智能
    1.2.7  邊緣系統性能評價
  1.3  相關開發平台
    1.3.1  雲計算平台與Docker容器
    1.3.2  Kubernetes容器編排平台
    1.3.3  KubeEdge邊緣計算平台
  小結
  習題
第2章  邊緣伺服器部署
  2.1  邊緣伺服器部署基礎
    2.1.1  微雲放置
    2.1.2  服務放置
    2.1.3  伺服器部署
    2.1.4  蛇優化演算法
  2.2  邊緣伺服器部署系統模型
    2.2.1  網路模型
    2.2.2  覆蓋模型
    2.2.3  時延模型
    2.2.4  成本模型
    2.2.5  問題描述
  2.3  邊緣伺服器的動態部署
    2.3.1  蛇優化演算法的改進
    2.3.2  邊緣伺服器動態放置演算法
    2.3.3  基於線性規劃問題的成本演算法
  2.4  邊緣伺服器部署實驗結果及分析
    2.4.1  參數設置
    2.4.2  模擬源代碼說明
    2.4.3  實驗結果
  小結
  習題
第3章  邊緣內容緩存
  3.1  邊緣內容緩存基礎
    3.1.1  緩存內容
    3.1.2  緩存位置
    3.1.3  緩存方式
    3.1.4  D2D緩存
    3.1.5  社會性緩存
    3.1.6  流行性緩存
  3.2  相關知識與理論

    3.2.1  D2D通信技術
    3.2.2  知識圖譜
    3.2.3  邊緣緩存性能指標
  3.3  邊緣內容緩存系統模型與架構
  3.4  邊緣內容緩存問題建模分析
    3.4.1  設備關係分析
    3.4.2  社交關係分析
    3.4.3  功率控制分析
    3.4.4  內容共享節點選擇機制
  3.5  邊緣內容緩存模擬分析
    3.5.1  模擬源代碼說明
    3.5.2  設備圖譜分析
    3.5.3  邊緣內容緩存實驗結果分析
  小結
  習題
第4章  邊緣協同卸載
  4.1  相關工作回顧
    4.1.1  最小化時延的計算卸載決策
    4.1.2  最小化能耗的計算卸載決策
    4.1.3  最小化時延能耗權衡的計算卸載決策
    4.1.4  協同資源分配的計算卸載決策
  4.2  相關理論知識與技術
    4.2.1  泊松簇分佈
    4.2.2  拉格朗日函數
    4.2.3  對偶上升法
    4.2.4  對偶分解法
    4.2.5  增廣拉格朗日演算法
    4.2.6  ADMM演算法
  4.3  邊緣協同卸載系統模型架構
  4.4  邊緣協同卸載問題建模
    4.4.1  網路時延
    4.4.2  邊緣協同卸載系統能耗
    4.4.3  問題求解
  4.5  邊緣協同卸載模擬分析
    4.5.1  模擬源代碼說明
    4.5.2  邊緣協同卸載實驗結果分析
  小結
  習題
第5章  邊緣智能
  5.1  背景知識回顧
    5.1.1  資源受限下的聯邦學習
    5.1.2  數據異構下的聯邦學習
    5.1.3  系統動態下的聯邦學習
    5.1.4  安全聯邦學習
  5.2  相關理論知識與技術
    5.2.1  聯邦學習原理
    5.2.2  聯邦平均演算法
    5.2.3  卷積神經網路
    5.2.4  輕量級框架
  5.3  問題分析

    5.3.1  高精度輕量化模型
    5.3.2  個性化輕量化模型
  5.4  實驗結果與分析
    5.4.1  參數設置
    5.4.2  實驗源代碼說明
    5.5.3  實驗結果
  5.5  實驗平台搭建與性能驗證
    5.5.1  搭建邊緣智能平台
    5.5.2  性能驗證
  小結
  習題
第6章  邊緣系統容量
  6.1  邊緣系統容量基礎
  6.2  問題架構
    6.2.1  系統場景
    6.2.2  干擾分析
    6.2.3  優化問題表述
  6.3  傳輸距離和系統容量
    6.3.1  傳輸距離表示
    6.3.2  最小傳輸距離
    6.3.3  系統容量
  6.4  實驗結果與分析
    6.4.1  模擬源代碼說明
    6.4.2  內容備份數和分配過程
    6.4.3  容量分析
  小結
  習題
第7章  雲邊系統部署與配置
  7.1  Kubernetes和Docker安裝
  7.2  雲端部署KubeEdge（master）
  7.3  邊緣端部署KubeEdge（edgenode1，edgenode2）
  7.4  檢查KubeEdge各節點狀態
  7.5  計數器示例演示
  7.6  交通標誌檢測系統示例演示
    7.6.1  系統總體設計
    7.6.2  邊緣端服務應用設計與實現
    7.6.3  雲端管理平台設計與實現
    7.6.4  系統測試與分析
  小結
  習題
附錄A  縮略語
參考文獻

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